10 de junio de 2026
Desafíos y posibilidades de enseñar IA generativa en la práctica
Sam Illingworth, profesor inglés de "alfabetización crítica en IA", autor del interesantísimo 1 boletín Slow AI —quien incluso tiene un perfil con muy buen contenido para seguir en LinkedIn—, creó la siguiente definición sobre enseñar IA generativa: "La alfabetización en IA no es lo que piensas. No se trata de trucos de prompting o maestría técnica. No se trata de tratar a la herramienta como un superpoder a optimizar. Es el juicio crítico de saber cuándo usar IA, cuándo dudar de ella y cuándo no usarla en lo absoluto"
Partimos de esta definición para hablar sobre algunos desafíos y posibilidades de enseñar Inteligencia Artificial generativa en el contexto actual de su desarrollo (estamos en junio de 2026, tres años y medio después del lanzamiento de ChatGPT para el público en general), basándonos en nuestra experiencia práctica en las diversas conferencias, cursos y capacitaciones que desarrollamos en nuestra ciudad y región del interior de Rio Grande do Sul, Brasil.
Primero, no es una comprensión crítica sobre la utilización de la IA generativa lo que buscan las personas que participan en los eventos que promovemos. Las personas quieren entender y actualizarse en una tecnología que tiene lo que consideran un potencial económico inmenso. Y así es como vendemos nuestras capacitaciones, como aquello que Sam dice que la alfabetización en IA no es: enseñamos a las personas a desarrollar buenos prompts y a manejar las herramientas de una manera más técnica y eficiente. Esto se debe a que, como empezamos diciendo: el pensamiento crítico no es bueno para el marketing, no atrae a un público que pague. Nuestro esfuerzo, sin embargo, es el de incluir siempre también una exposición sobre los aspectos éticos y lo que llamamos uso responsable de la IA. Este es el propósito que nos mueve: plantear reflexiones sobre lo que significa efectivamente esta tecnología y su uso por parte de las personas.
Las sorpresas con las que nos topamos en nuestras capacitaciones
Ya es 2026, y dentro de empresas donde el nivel de escolaridad de los empleados es alto (todos o casi todos con educación superior), a veces el primer contacto que una buena parte de los colaboradores tiene con la IA generativa es con nosotros, en nuestras demostraciones. Esto evidencia la profunda distancia entre el discurso corriente dentro de la burbuja tecnológica y la realidad práctica de las empresas. Nuestra experiencia, y los importantes 2 estudios que seguimos , nos llevan a creer que la IA generativa está muy lejos de cumplir su potencial en el mercado cuando las personas que realmente coordinan los flujos de trabajo dentro de las empresas no entienden el funcionamiento de la tecnología. La alfabetización aquí es, por lo tanto, un paso importante del que depende el éxito de la implementación de la IA generativa en las empresas, y lo que vemos es un aprendizaje errático y desorganizado, que ciertamente no acompaña el desarrollo acelerado de los modelos y herramientas.
Otra sorpresa ocurrió en un curso de IA que impartimos para profesores. En esa ocasión estaban presentes educadores de todos los niveles: preescolar, primaria, secundaria, bachillerato y educación superior, tanto de escuelas públicas como privadas, interesados en conocer herramientas que los auxiliaran en el desarrollo de planes de clase y actividades para los alumnos, y que facilitaran algunas actividades repetitivas.
En el momento que siempre reservamos para hablar sobre los desafíos éticos, una profesora de bachillerato (que enseña a adolescentes de entre 15 y 18 años), que hasta entonces había permanecido bastante callada e incluso renuente en las actividades, pidió la palabra y comenzó a decir que le preocupaba mucho el futuro de sus alumnos, quienes ahora tienen la IA generativa en sus manos. ¿Qué va a ser de esta generación que está usando esta poderosa tecnología para realizar las actividades de aprendizaje en su lugar? ¿Qué estrategias demostrarán que delegar o tercerizar el pensamiento a la máquina no es el mejor camino a seguir?
La discusión con los diversos profesores creció y, si no fuera por el límite de tiempo, se habría extendido y profundizado mucho. La espontaneidad de los cuestionamientos —la perplejidad que genera la IA generativa, ¿por qué la discutimos tan poco?— llamó bastante nuestra atención.
Desafíos y casos de éxito en el entorno laboral
Uno de los desafíos de enseñar Inteligencia Artificial generativa a los públicos más diversos es, como se ve por todo lo que hemos dicho hasta ahora, hacer que los usuarios reflexionen críticamente y no busquen solamente la prometida ganancia de productividad, que en muchos casos es real. Además de los cursos y capacitaciones, ayudamos a implementar herramientas de IA generativa en algunos entornos de trabajo como, por ejemplo, despachos de abogados. En este contexto, el uso bien posicionado de la tecnología llevó a un aprovechamiento mucho mejor del tiempo: las tareas repetitivas y tediosas pudieron realizarse en una fracción del tiempo que normalmente tomaban.
Otro ejemplo exitoso fue la capacitación en una gran empresa de la región donde existe una cultura organizacional de estímulo a la experimentación y al desarrollo de soluciones inteligentes para problemas internos. Con una presentación relativamente simple de las herramientas y el incentivo correcto, la empresa evolucionó años en meses, según el relato de un colaborador.
Lo que hemos entendido a lo largo de este tiempo enseñando Inteligencia Artificial generativa: esta tecnología nos fue entregada sin manual de instrucciones y, aparentemente, sin un gran interés por parte de quienes la desarrollaron en que las personas "normales" la conocieran a profundidad. Las promesas hechas a los grandes empresarios fueron, obviamente, una reducción en el número de empleados necesarios para realizar las mismas operaciones. Esto terminó resultando, al menos en Brasil y desde nuestra perspectiva, en una estrategia de marketing para la venta de los productos y las promesas de la IA.
Un desafío, al intentar educar a públicos diversos respecto al uso de la tecnología, es deshacer esa visión para estimular que las personas entiendan lo que la IA generativa trae de bueno y de malo para sus tareas y también para sus vidas. Porque las posibilidades de ganancias son realmente grandes, en áreas como el aprendizaje personal, la comprensión de los temas más diversos y el cumplimiento de las tareas repetitivas y tediosas que ya mencioné. La IA puede ayudar a las personas a trabajar en conjunto, desarrollando soluciones para problemas colectivos mucho más rápido de lo que podrían antes.
La IA empodera, en cierto sentido: se vuelve más fácil escribir un correo electrónico, un plan de trabajo o un proyecto; se crean atajos para atravesar la selva de formalismo vacío de nuestras burocracias latinoamericanas. Basta con saber los mejores usos de esta tecnología, y eso es algo que podemos enseñar y aprender, en un intercambio conjunto de saberes, experiencias y capacidades.
1 https://theslowai.substack.com/ 2 Una de las conclusiones del famoso estudio del MIT de 2025, The GenAI Divide (disponible en https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf, es: “Organizations that successfully cross the GenAI Divide (...) empower line managers rather than central labs (...).”